由於 HyRead Gaze、文石 BOOX、小米屬於開放性系統的電子閱讀器，可以下載各家的閱讀 App，因此三者不納入討論範圍。 PBT、PET和PTT纖維在紡織領域有着廣闊的前景，隨着科技的發展以及人們對服裝舒適性與多功能性要求的提高，開發多功能、複合化的新型纖維是今後的努力方向。 作爲合成纖維，纖維的高效、低碳及環保生產是工藝改進的關鍵，而織物的回收再利用也有潛在的市場價值。 PET纖維又名聚對苯二甲酸乙二醇酯纖維，在我國常稱爲滌綸。 目前PET纖維主要採用對苯二甲酸(PTA)和乙二醇(EG)的直接酯化法或對苯二甲酸二甲酯 (DMT)與乙二醇(EG)的酯交換法來製得。
然而，對於這種技術來說，必須一次向神經網絡提供一個脈搏波來估計血壓。 一種利用偏最小二乘迴歸(PLS)測量收縮期血壓的方法。 該研究採用水平交叉特徵(LCS)來避免基於脈衝波峯的特徵。 這些特徵來自於PPG (SDPPG)波形的二階導數，輪廓線從100%到100%的振幅間隔5%提取。 收集了265名受試者的數據以測量收縮壓，並計算了每個人5919個脈衝20 s信號測量的SDPPG。
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與PET的染色性差相比，PBT的玻璃化溫度僅爲22℃，可以在無載體的情況下用分散染料進行常壓下沸染，但PBT由於存在a型和B型結晶變形，因此在高溫下尺寸穩定性較差。 因此，PWV不是袖帶式血壓裝置的方便或合適的替代品。 愛讀書免費提供上門龍婿葉辰蕭初然結局最新章節列表目錄免費閱讀。 葉辰是所有人都瞧不起的上門女婿，但沒有人知道他的真實身份卻是頂尖家族的大 … PBT纖維除了單獨作爲紡織材料使用外，其改性應用在近年來也得到了多方面的研究和發展。 已有的工作表明，利用PPG生物信號估算血壓具有良好的效果，併爲其奠定了堅實的基礎。
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結果表明，所引入的基於LSTM和PCA相結合的模型具有良好的應用前景。 引入了一種基於波形的技術，利用ANN-LSTM模型從ECG和PPG波形中連續測量血壓值。 在這項研究中，他們對所提出的模型與先前提出的模型的性能進行了比較。 數據收集自MIMIC I數據庫中39例ICT患者;他們對信號數據進行q小波變換(TQWT)以去除噪聲和可調性。
然而，本研究使用的數據集很小，沒有預期平均誤差，以AAMI和BHS標準進行分析。 另一項研究，通過使用2元Windkessel模型改進現有方法，實現無創血壓測量。 在這項研究中，PPG信號是通過指尖脈搏血氧儀從個人的兩個位置採集的。 在此基礎上，採用背線校正、濾波等信號噪聲清洗方法，利用最大信息係數評分提取PPG的相關特徵。
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我們希望這篇綜述可以提供各種研究人員和利益相關者對該領域的關鍵方面的全面理解，闡明最顯著的進展，並對預期的未來方向提供一些光明。 上門龍婿 ptt 最近，一項研究利用從MIMIC II數據庫獲得的ECG和PPG生物信號進行無創無袖連續血壓估計。 研究結果表明，混沌特徵在血壓測量中的性能較好，所提出的LSTMNN和反饋人工神經網絡(NARX-NN)模型能提高混沌特徵在血壓測量中的性能。 兩種使用PPG的卷積神經網絡(cnn)進行連續無創無袖式血壓計算的技術。
- 香農小波被用作週期特徵的離散小波變換(DWT)，因爲它是有效的。
- 根據臨牀情況決定放置導管，並由醫生決定導管的位置。
- 此外，從主成分分析(PCA)中提取了10個特徵，並應用於原始PPG信號。
- 他們提取了21個時間尺度的PPG特徵，，另外14個特徵來自PPG的二階導數(SDPPG)。
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原始視頻分析，利用PPG和食物視覺分析的效果來預測HR(心率)和血壓。 他們提出了兩個模型;一種是使用具有18個輸入、10個隱藏層和3個輸出神經元的人工神經網絡來估計準確的心率和血壓，因爲人工神經網絡已經在基於心率預測心臟疾病的不同研究領域。 第二種模型採用基於隱藏層5個神經元和2個輸出神經元的淺層神經網絡和時間序列方法對PPG信號進行精確預測。 他們認爲這項工作可以用作一種生物識別工具，並且比現有的其他視頻預處理技術需要更少的處理時間。 然而，他們並沒有將他們的結果與AAMI或BHS等標準方案進行比較。
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使用一種監督機器學習技術——相關向量機(RVM)來估計收縮壓和舒張壓。 此外，採用隨機森林(RF)和支持向量機(SVM)兩種機器學習技術對收縮壓和舒張壓進行了預測和驗證。 研究結果表明，與其他兩種方法相比，相關向量機的性能較好。
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爲避免特徵冗餘，提高算法的有效性，採用均值影響值(Mean Impact Value, MIV)方法。 採用反映進化過程的計算模型——遺傳算法(Genetic algorithm, GA)進行參數優化。 該方法的效果較好，但存在一些不足，如不知道所提出的模型用於長期血壓監測的準確性。
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然而，如果使用適當的MHR變化指數和適當的截止間隔適應，PPG可以被認爲是監測分娩期間MHR的替代方法。 被提議的模型由兩個階段組成;第一階段包含兩個卷積神經網絡(CNN)對PPG片段進行特徵提取，然後分別估計收縮壓和舒張壓。 第二階段通過長短時記憶(LSTM)獲取時間相關性。
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該模型由兩層組成，一層由人工神經網絡(ANN)從信號波形中學習特徵，另一層由LSTM生成較低層次提取的特徵與輸出的收縮壓和舒張壓值之間的時間關係。 值得注意的是，所提出的模型性能嚴重依賴於ECG和PPG週期分割，這需要精確檢測ECG Rpeaks和PPG收縮期峯值。 然而，用於實現所提模型的數據集相對較小，建議在未來的工作中使用更全面的數據集。 研究表明，光電容積描記(PPG)和心電圖(ECG)特徵可反映心血管系統動力學。 上門龍婿 ptt 文獻表明，最常用的血壓估計方法是脈搏波速度(PWV) 。
在此分析中，採用正交陣列和田口信噪比方法選擇對噪聲有效的多元迴歸分析。 結果表明，數據集1和數據集2的估算值與實際值的相關係數分別爲0.88和0.87。 提出了一種PPG使用昆士蘭大學生命體徵數據集測量血壓的無創技術。
然而，該方法使用兩個不同位置的傳感器來獲取PPG和ECG信號數據。 一種基於PPG信號特徵的基於LSTM和PCA的血壓估計新技術。 上門龍婿 ptt2025 此外，從主成分分析(PCA)中提取了10個特徵，並應用於原始PPG信號。 將兩組特徵結合，利用長短時記憶神經網絡(LSTM-NN)模型製作22個特徵用於血壓估計。
爲了驗證，使用PPG信號特徵和高血壓分析參考信息對機器學習算法進行10次交叉驗證訓練。 爲此，每個fold有一個fold用於測試，剩下的9個fold用於訓練算法。 上門龍婿 ptt 上門龍婿 ptt2025 我們提取特徵，應用10倍交叉驗證，並計算平均平均準確率爲分類器。 基於此分析，每個分類器的交叉驗證次數對特徵提取技術的準確率影響如圖8(a f)所示。
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PPG和ECG技術都可以測量心率和不同的心血管相關信息。 這些實驗是使用Python1 A編程語言進行的，包括支持庫(如sci-kit-learn library2)。 針對給定的數據和處理時間，進一步評估了這些模型的準確性。 其中一個數據庫是MIMIC-II(重症監護中的多參數智能監測)，這是一個包含數千條數據記錄的大型數據集。 已經發現，在使用該數據集評估PTT時，PPG和ECG數據信號沒有完全同步。
這是一個明顯的障礙，因爲PTT需要對每個人的準確血壓進行校準。 爲了解決這個問題，Mohamad Kachuee等人(2015)提出了一種基於從PPG信號中提取的幾個生理參數以及信號處理和機器學習算法的無校準方法。 在BHS之後，研究結果表明，本技術的舒張壓達到B級，平均動脈壓達到C級。 結合機制驅動模型和數據挖掘兩種技術進行了一項測量連續血壓的研究。 採用輪盤選擇法作爲遺傳算法，選擇出最適合每個被試的特徵。 血壓模型採用支持向量迴歸(SVR)和多元線性迴歸(MLR)。
此外，通過納入收縮壓和舒張壓之間的動態關係，所提出的模型的準確性得到了提高。 上門龍婿 ptt2025 上門龍婿 ptt 上門龍婿 ptt 表4概述了卷積神經網絡用於PPG生物信號血壓估計的研究工作。 淺層機器學習方法從包含重要預定義特徵的數據中獲得預測值。 然而，特徵提取和選擇是具有挑戰性的任務，需要積累知識，以從原始數據集提取特徵。
爲了收集數據，申請人被要求用左手握着手機，並將食指放在手機攝像頭上。 使用定製開發的移動應用程序，從攝像頭和脈搏血氧儀同時記錄120秒(約兩分鐘)的數據。 香農小波被用作週期特徵的離散小波變換(DWT)，因爲它是有效的。 此外，利用墨西哥帽母小波提取最優特徵與收縮期上stroke和舒張期脈搏時間。
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然後，採用線性迴歸、支持向量機和神經網絡對連續血壓進行預測。 根據AAMI和BHS標準，結果表明，通過遺傳算法優化的人工神經網絡對血壓的估計具有更好的精度。 上門龍婿 ptt2025 表6總結了PPG生物傳感器用於血壓測量的其他神經網絡方法。
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此外，他們還使用了舒張期上卒中時間、收縮期上卒中時間、年齡、性別以及DWT係數。 之後，他們使用線性支持向量機進行特徵選擇，並使用前向特徵選擇技術，即當基於預測的備選特徵沒有提高所選特徵子集的優點時，停止添加更多特徵，並使用應用網格搜索的參數調整學習器。 在這些特徵中，只有十幾個DWT係數通過使用線性預測器提供了有效的精度。
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在高血壓檢測的其他特徵提取技術中，快速傅立葉變換特徵顯示了顯著的結果。 深度學習不需要特徵提取;這些可以直接從輸入數據集中提取，而不需要任何學習知識或幹預。 上門龍婿 ptt2025 上門龍婿 ptt 然而，這些模型是複雜的神經網絡，在體系結構中有多個隱藏層，計算複雜度更高。
PPG探測儀採用紅外光和傳輸機制採集PPG指尖波形數據。 該應用程序可以控制檢測探頭，實時顯示波形，並進行PPG波形信號質量評估，以保持高質量的PPG波形段。 血壓由Ref, Omron HeM-7201 (Omron公司，京都，日本)認證的上臂血壓計測量。 ECG提供心臟電功能的信息，並監測胸痛、心臟病發作、麻醉護理、心律失常、壓力測試和心臟電生理。 另一方面，PPG是一種光學獲得的體積描畫儀，用於測量皮膚中的血容量變化、監測心率、血壓、呼吸監測、麻醉監測和氧飽和度。 ECG和PPG的主要區別在於ECG是通過放置在身體上的電極來監測心臟活動的電功能。
